ZusammenfassungDie Lebensmittelindustrie steht aufgrund komplexer, internationaler Lieferketten, einem gesellschaftlich relevanten Versorgungsauftrag bei gleichzeitig verderblichen Produkten, und steigender Anforderungen durch Endverbraucher:innen an Nachhaltigkeit vor großen Herausforderungen. Die zunehmende Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft verschärft diese Problematik, da sie neue Abhängigkeiten schafft und Erwartungen der Endverbraucher:innen weiter erhöht. Im Gegensatz dazu bieten digitale Innovationen aber auch große Potenziale, um die Herausforderungen zu adressieren. So werden digitale Technologien von einzelnen Akteur:innen der Wertschöpfungskette für Lebensmittel einerseits bereits zur inkrementellen Verbesserung von Produktionsprozessen und andererseits für die Schaffung völlig neuer Geschäftsmodelle und Services rund um digitale Einkaufserlebnisse genutzt. Digitale Innovationen auf Ebene einzelner Akteur:innen reichen jedoch nicht aus, um die weitreichenden Herausforderungen der Lebensmittelindustrie vollständig zu bewältigen. Vielmehr gilt es, die stärkere Vernetzung und Konnektivität durch digitale Technologien zu nutzen, um digitale Innovation auf ganzheitlicher Ebene und entlang der gesamten Wertschöpfungskette voranzutreiben. Wie daraus hervorgehende Nutzenpotenziale digitaler Innovation gehoben werden können, ist aus wissenschaftlicher und praktischer Perspektive noch ungeklärt. Dementsprechend ist es das Ziel unserer Arbeit, auf Basis einer Interviewstudie zu untersuchen, welche Nutzenpotenziale digitale Innovationen für einzelne Akteur:innen und die gesamte Wertschöpfungskette für Lebensmittel bereithalten und welche praktischen Handlungsempfehlungen sich daraus für Entscheidungsträger:innen ergeben. Dabei wollen wir darauf eingehen, wie sich Ambidextrie entlang der Wertschöpfungskette entfaltet und wie diese zukünftig bei der Adressierung der Herausforderungen helfen kann. Der vorliegende Beitrag hebt sich somit von bestehenden Arbeiten ab, da wir das Potenzial digitaler Innovation nicht nur aus Perspektive einzelner Akteur:innen, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette untersuchen.
Machine learning approaches have become increasingly important in engineering research and development in recent years, and the first steps in this field can also be found at proton exchange membrane water electrolysis (PEMWE) development [1]. Well-known conventional simulation models for engineers are usually based on physical and empirical equations, with different approaches depending on the desired model depth. However, especially for the simulation of complex processes, model formulation and parametrization with sufficient accuracy are often challenging, with these types of models reaching their limits. In contrast, data-driven models use machine learning approaches to reproduce the desired processes based on large data sets and do not require physical or empirical model formulations [2]. For decision making on the deployment of machine learning methods, the effort required for familiarization, conceptual design, and implementation is the crucial aspect to answering the question of beneficial gain. Our conference contribution aims to answer these questions regarding invested effort and resulting benefit through a self-experiment using the example of artificial neural networks (ANN) in PEMWE research. It is intended to guide engineers interested in machine learning methods without prior knowledge, addressing their questions and ultimately assisting them in decision-making. Our proposed research is shown in Figure 1 and consists of conceptualizing and programming ANN for two application cases, one for high-frequency resistance (HFR) regression and the other for PEMWE single-cell aging prediction. Here, the processes of familiarization time, conceptualization, and implementation of ANN are transparently presented from an engineer's perspective. The modeling results are evaluated in terms of their utility to the user. The data sets for training and validating the ANN to calculate HFR are generated using a physics-based simulation model. For aging prediction, the datasets are based on experimental data obtained from accelerated stress tests (AST) of a PEMWE single cell. Our contribution finalizes with an assessment of the profit growth of engineering applications for pioneers in the field of machine learning methods. Figure 1. Scheme for the evaluation of PEMWE single cells by artificial neural networks from an engineering perspective. References: [1] Bensmann, B., et al. "An engineering perspective on the future role of modelling in proton exchange membrane water electrolysis development." Current Opinion in Chemical Engineering (2022) (accepted) [2] Mistry, A., et al. "How machine learning will revolutionize electrochemical sciences." ACS energy letters 6.4 (2021): 1422-1431. Figure 1
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